Python被称作胶水语言。它具有独特的可拓展性和兼容性。所以Python并不是针对人工智能开发的。
其次，Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的http/ftp/html库。因此，它非常适合作为人工智能语言的。
但是随着时间的推移，Python在人工智能领域发展越来越好，是主要原因如下：
1.开源，开源给Python建立了强大的社群生态系统，这个其他编程语言一时半会儿无法比拟。
2.优质的文档。在网上，随处可见Python各种教程和开发资料。
3.和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速。Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。
Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。
4.大公司加持，由于开源，Python得到了绝大多数互联网巨头的大规模应用，特别是谷歌、微软这样的巨头的认可。
下来介绍几个Python的库，看看Python在人工智能领域的优势。
机器学习库
PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。
PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。
scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipy.matplotlib)紧密联系在一起的。
MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库
NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。
AI库
AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法
pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎
SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。
结论
python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3.js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。
案例
做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。
使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。
开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处
偶就是问题中所说的不做编程工作，但是又学习了python的人，偶以自身感受来回答一下这个问题。
打个比方吧，偶认为学习一门编程语言就像读一本课外书，里面的内容虽然不用来考试，但是它带给你的启发和见识不一定比教科书差。这也是偶个人在学完python一段时间后的感受。刚开始时，看python语言那么流行，抱着玩一玩的心态入坑，中间也遇到很多烧脑的地方，但是凭着时间慢慢熬过来了。现在回头看学之前和学之后的自己，在思维上和对计算机的理解上跃升了一大个台阶。下面偶挑几个地方说一说。
1.学python改变思维方式
不仅仅是python，偶觉得只要是面向对象语言应该都有这个特点。在你面对一个整体问题的时候，要怎样考虑去分解，然后每一块怎样分步去实现。其实这就是python中类(class)的基本用法，每一个功能类写好了，那么这个问题基本也就解决了。python代码写多了，这种思维习惯会渐渐的进入你平时思考问题的过程，你会发觉原来又大又杂的问题，现在好像可以理清楚了。
2.学python提升工作效率
python是用来做自动化办公最好用的语言，没有之一！特别是办公三巨头里面的Excel，python可以跟它无缝对接。只要是格式确定的表格，用python写一段代码就可以提取数据，做数据统计，输出数据结果，最后还可以画统计图表。几十个这种表格，在python代码下，两秒钟出结果。(偶的文章中也有写python自动化办公，想一起学的关注偶 @好逑君Q)
3.学python后get网络资源很easy
python的爬虫可谓是大名鼎鼎。学习python后，爬取想要的网络资源，比如音乐，妹子图啊什么的完全不在话下。至于你想爬多少你自己控制，只要你的硬盘足够大。
如果你的工作与某种特定数据关联度比较高，python可以专门写出针对这种数据的爬虫，帮你全网收集资料，只要使用时注意合规，真的非常又快又好。这一点跟第2点一脉相承。
说了这么多，总之学习python能够提升自偶，从思维和具体技能都可以。不过前提是你要有兴趣并且有耐心的坚持下去。一旦你学成了，你会发现不做编程的你，依然打开了一片新天地。
以上就是偶想说的，希望能给楼主，给大家一些参考。
谢谢邀请回答，作为一个用python多年的编程一线的码农来说回答这个问题，还是比较恰当的。
人工智能是以后社会发展的趋势学习人工智能最简单的入门语言就是Python，而且也是现在应用的最广泛的人工智能语言。Python不仅能做人工智能，而且它在数据分析和数据爬虫以及很多包括游戏开发上面，也有不俗的表现。学会的python不仅仅会为学习生活带来便利，而且学会python就为入门人工智能打好了很坚实的基础。
另外跟从成功人士的脚步能让大家也迈入成功，现在学习python的成功人士也挺多的，就好像房地产大佬潘石屹现在就在兢兢业业的学习python。
上面说到学习python的重要性，现在具体说下anaconda和pycharm。
anaconda是Python安装包,在里边含有丰富的python库，对于刚学习py的小伙伴来说，搭建一个方便可用的Python环境，对学习入门至关重要。
anaconda就是这么一个简单易安装，而且功能强大的Python基础环境安装软件。
当安装好环境以后，有一个好用的开发工具，对于程序员和编程的小伙伴来说也是非常至关重要的。
在好用的编程ide环境里边可以看到高亮的语法人一眼就能看出哪里有语法错误，而且还可能很方便的进行程序的调试以及程序的运行，所以说pycharm对大家来说也是非常有帮助的。
综上所述，大家学习Python，首先要用aconda环境设置，在用pycharm来进行编程。谢谢大家。
这个不难，主要用到itchat和pillow这2个库，其中itchat用于获取微信好友头像照片，pillow用于拼接头像生成一个照片墙，下面偶简单介绍一下实现过程，代码量不多，也很好理解，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下，先看一下生成的效果图：
1.首先，下载安装itchat，这是一个微信接口包，专门用于获取微信好友信息，这里大家主要用它来获取微信好友头像信息，安装的话，直接在cmd窗口输入命令“pip install itchat”就行，如下：
2.接着，安装pillow，这是python的一个图像处理库，专门用于处理图像，这里大家主要用它来拼接微信好友的头像，生成照片墙，安装的话，与上面类似，直接在cmd窗口输入命令“pip install pillow”就行，如下：
3.最后，就是编写代码来实现照片墙制作了，主要代码如下，基本思路就是先用itchat获取微信好友信息，然后根据获取到的UserName信息获取到微信好友的头像，下载到本地image文件夹中，最后再利用pillow一个一个拼接微信好友的头像，生成一个完整的照片墙：
点击运行程序，扫码登录微信，就会自动下载微信好友头像到image文件夹中，下载完成后，会自动生成一个all.jpg图片，就是最终的照片墙，同时也会发送到手机微信上，最终效果如下：
至此，大家就完成了利用python来制作微信好友头像照片墙。总的来说，整个过程不难，主要用到itchat和pillow这2个库，只要你有一定的python基础，熟悉一下相关代码和示例，多练习一下，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。